Eğitimler
Eğitim takvimi Dijital Akademi
İTÜ

işbirliğiyle

İnsan Kaynakları Analitiği (HR Analytics) Sertifika Programı 5. Dönem (Uzaktan Eğitim)
İTÜ (İstanbul Teknik Üniversitesi) tarafından onaylı sertifika.
EĞİTİM DETAYLARI
Kalan Kontenjan 10 / 25
06 KASIM 2021
Cmt & Paz 11.00 / 18.00
98 Saat (7 Hafta)
Online Eğitim

Uzaktan Eğitim

Canlı Sınıf

KAYIT VE ÖDEME DETAYLARI
Fiyat, ödeme koşulları, eğitim konularının detaylı bilgisi için üye girişi yapın
Mindset hesabınız yokmu? Yeni hesap oluştur.

Tüm sorularınız için : 444 1 476 veya info@mindset.com.tr

DÖNEM
TARİH
GÜNLER
SAAT
KONTENJAN
NAKİT FİYATI / KREDİ KARTI
5. Dönem (Uzaktan Eğitim)
06.11.2021
Cmt & Paz 11.00 / 18.00
98
25 / 10

Fiyatı görmek için giriş yapınız

İnsan Kaynakları Analitiği (HR Analytics) Sertifika Programı 5. Dönem (Uzaktan Eğitim)

444 1 476
EĞİTİM İÇERİĞİ

Genel Bilgi

İnsan Kaynakları Analitiği süreç içerisinde karar vermek ve kurumsal başarıyı yönetmek için çok sayıda veri kaynağını teknoloji ve bulut bilişimdeki gelişmelerle birlikte analiz etmeyi ve anlamlı bilgi ortaya koymayı amaçlamaktadır. Bununla beraber İnsan Kaynakları (İK) organizasyonlarındaki hızlı dijital dönüşüm göz önüne alındığında, veriye dayalı karar verme ihtiyacı zorunlu hale gelmektedir. Verileri toplamak, İK ekiplerinin güçlü analitik becerilere sahip olmasını gerektirmektedir. İK ekipleri, işlevleri, kurumsal içgörüler sağlayan metrikleri ve veri kaynaklarını belirleyerek verileri bir "karar bilimi" olarak kullanma ihtiyacı hissetmektedir. Bu sebeple İK, stratejik hedeflere ulaşmak için ölçütlerin ve ölçülerin etkin bir şekilde kullanılmasını sağlamalıdır.

 

Bu sertifika programında,  veri kaynaklarını belirlemeyi, anlamlı ölçütler geliştirmeyi, uzun vadeli ölçüler tasarlamayı ve sonuçları kurumsal strateji ve taktikleri destekleyecek şekilde uygulamayı öğreneceksiniz. Analiz ve hikaye anlatımı yoluyla kararlar almak için analitik zekanızı güçlendireceksiniz. Veri analitiğinin uygulanması yoluyla, en iyi yetenekleri işe alma, işgücünün katılımını sağlama, elde tutmayı yönetme ve işgücü çeşitliliğini daha titiz bir şekilde değerlendirme ile ilgili ortak İK zorluklarını incelemek konusunda yetkinlik kazanacaksınız. Ayrıca, İK girişimleriyle ilişkili iş etkisini ve yatırım getirisini belirlemek için maliyete dayalı bir yaklaşım uygulayacaksınız. Bu programın sonunda, İK analitiğinde üstünlük sağlamak için gerekli stratejik ve sistematik önlemleri geliştirmiş olacaksınız.

Genel Bilgi
İnsan Kaynakları Analitiğine Genel Bir Bakış
  • İnsan Kaynakları Olarak Neleri, Nasıl Ölçmeliyiz?
  • İnsan Kaynakları Bilgi Sistemleri
  • HRIS Kavramı
  • İK Analitiği Nedir?
  • İK Analitiğini Klasik Süreçten Ayıran Noktalar Nelerdir?
  • İK Analitiğine Neden İhtiyaç Duyulur?
  • İK Analitiği Nasıl Hayata Geçirilir?
  • İK Analitiği Projeleri Bileşenleri
  • İK Analitiği Sonuçları Hangi Süreçlerde Kullanılır?
  • İK Analitiği Değer Piramidi
  • Stratejik İK ve İK Analitiği
  • Problem Alanlarının Ve Stratejik Önceliklerin Belirlenmesi
  • Veri Modeli Nedir? Nasıl Kurulur?
  • Araştırma Stratejisi Nasıl Oluşturulur?
  • Veri Toparlama
  • Analitik Çalışmalarında Veri
  • Veri Kategorizasyon
  • Boş Verilerin Temizlenmesi
  • Veri Bilimi Yöntemleri Ve İK
Yöntemler ve Yazılımları: İK Analitiği
  • Temel Analiz Yöntemleri
  • Histogram Oluşturma
  • Temel Analizler (Ortalama, Medyan, Standart Sapma Ve Aralarındaki İlişki)
  • Regresyon Analizi (Weka)
  • Korelasyon Katsayısı Ve Yorumlama (Excel Ve R Programlama)
  • Chi-square Analizi
  • Lineer Regresyon (Weka, Excel)
  • Sonuçları Aktarırken Dikkat Edilmesi Gereken Noktalar
  • Aksiyon Planı Ve İletişim
  • İk Analitiği Çalışmalarını Başarıya Götüren Kritik Faktörler
  • Karar Ağacı Algoritması Kullanım Alanları
  • Doğru Veri Sorularının Sorulması
  • Performans Ve Etki Değerlendirmesi
  • Tanımsal istatistik
  • Olasılık dağılımları
  • Parametre tahminleri
  • T-testlerinin Yapılması
  • Anova
  • Ancova
  • Eşleştirme
  • Program Değerlendirmesinde Regresyon Süreksizliği
  • Nicel Bulgular
KPI (Key Performance Indicator) Ölçümleme: İK Analitik
  • Tazminat KPI’ları
    • İşgücü Maliyetinin Yüzdesi
    • Maaş Rekabet Edebilirlik Oranı (SCR)
    • Mevcut Çalışan Başına Sağlık Bakımı Gideri
    • Menfaat Memnuniyeti
    • Çalışan Verimlilik Oranı Yatırım Getirisi (ROI)
  •  Kültür KPI’ları
    • Çalışan Memnuniyeti Endeksi
    • Çalışan Memnuniyeti Anketlerinin Sayısı
    • Şirket Kültürü Konusunda Eğitim Alan Çalışanların Yüzdesi
    • Kullanılan Tatil Günlerinin Yüzdesi
  • Çalışan KPI’ları
    • Çalışan Başına Düşen Eğitim Saati
    • İşe Alım Süresi Çalışan Bağlılığı Seviyesi
    • Çalışan Devir Hızı
    • Ortalama Çalışma Süresi
    • Maaş Rekabet Oranı
    • Özlük Hakları Maliyetleri
    • Açık Pozisyonlara Yanıt Oranı
    • Ortalama Görüşme Maliyeti
    • Ortalama Yerleştirme Uzunluğu
    • Ortalama Hizmet Süresi
    • Ortalama Maaş
    • Çalışan Başına Ortalama Eğitim Saati Sayısı
    • Çalışan Başına Ortalama Tatil Günü Sayısı
    • Çalışan Başına Ortalama Ücretsiz İzin Sayısı
    • Ortalama Emeklilik Yaşı
    • Gelir Yüzdesi Olarak Tazminat Maliyeti
    • Çalışan Eğitim Memnuniyeti
  • Performans KPI’ları
    • İş Kriterlerini Karşılayan Adayların Yüzdesi
    • Dahili İşe Alma Oranı
    • Yeni İşe Alımların Performansı
    • Dahili Terfi Oranı
    • HR-FTE Oranı
    • Bordro İşleme Döngü Süresi
    • Bordro Hatalarını Çözmek İçin Döngü Süresi
    • Performans Standartlarının Altındaki İş Gücü Yüzdesi
İş Zekası Uygulamalarının İK Analitiğinde Kullanımı


İş Zekası Nedir?
İş Zekası Rapor Tasarlama
İnsan Kaynaklarında İş Zekası Kullanım Alanları ve Veri Analitiği İle İlişkisi
Büyük ve Karmaşık İnsan Kaynakları Veri Tablolarındaki Bilgileri Anlamlı Hale Getirebilmek
Türkiye ve Dünyadan İK İş Zekası Örnekleri
Analitik 1.0, 2.0 Ve 3.0 Çağı
İş Zekası ve İnsan Kaynaklarında Kullanımı
İnsan Kaynakları Süreçlerine İş Zekası Hangi Alanlarda Ne Fayda Sağlar?
İş Analitiği Yazılımı Üzerinden Canlı Bir İk Uygulaması
İnsan Kaynakları Raporlamasında Neler Bulunmalı?
Verilerin Sql Database Üzerinden Otomatik Olarak Raporlanması
İş Analitiği Yazılımı (Power Bi) Üzerinden İnsan Kaynakları Rapor Tasarımları
Veri ve Raporların Otomatik Olarak Database'den Yenilenmesi
İnsan Kaynaklarında Ayrılan Personel Analizi

Makine Öğrenmesi (Machine Learning): İK Uygulamaları


Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesinin Temel Kavramları
Veri Madenciliği, Örüntü Tanıma Ve Makine Öğrenmesi İle Olasılık Kuramı Arasındaki İlişki
Makine Öğrenmesi Türleri
Gözetimli Makine Öğrenmesi Yaklaşımları
Bayes Karar Kuralı
Ayrıştırıcı İşlev Temelli Yaklaşımlar
Destek Vektör Makineleri
Yapay Sinir Ağları Ve Derin Öğrenme
Etiketli Verinin Etkin Kullanımı Ve Modelleme
Yapay Zeka Destekli Katılım Çözümleri Örnekleri

Veri Görselleştirme (Data Visualization): İK Uygulamaları

Veri Görselleştirmeye Giriş
Veri Görselleştirme Neden Önemlidir?
Veri Görselleştirme Süreçleri Anlamamıza Nasıl Yardımcı Oluyor?
Objektiflik Efsanesi
Verilerdeki Öyküleri Bulma
Veri Görselleştirme Süreci
Karşılaştırma ve Eğilimler
Verilerle Hikaye Anlatma
Görsel Kodlama
Hikâye Anlatıcılığını Açıklama
Fonksiyonel Tasarımın Açıklanması
Veri Görselleştirme İlkeleri
Veri Görselleştirme Araçları
Temel Görselleştirmeler (Boxplot, Dotplot)
Forecast Tahminleme ( Excel 2013 Ve Forecast)
İnsan Kaynaklarında Veri Görselleştirmenin Faydaları
İşe Alım Kararları
Çalışan Memnuniyeti Yükseltme
Etkili Eğitim ve Gelişim Programları Geliştirme
Gelecekteki Eğilimleri ve  İşgücü İhtiyaçlarını Görselleştirme
Yetenek Yönetimi
İnsan Kaynaklarında Veri Görselleştirme Kullanımı Vaka Çalışmaları
Personel Sayısı Planlaması
En İyi Yetenek Kullanım Senaryosu Geliştirme
Sonuçları Aktarırken Dikkat Edilmesi Gereken Noktalar
Aksiyon Planı ve İletişim
İk Analitiği Çalışmalarını Başarıya Götüren Kritik Faktörler

Veri Madenciliği (Data Mining): İK Uygulamaları

Veri Madenciliği Nedir?
Veri Madenciliği Yöntemleri
Değişken Türleri
Frekanslar
Tanımlayıcı İstatistikler
Veri Madenciliği Temelleri
Basit Regresyon Analizi
Çoklu Regresyon Analizi
Lojistik Regresyon Analizi
Faktör Analizi
Diskriminant Analizi
Kümeleme Analizi
Karar Ağaçları
Neural Network
R Uygulamaları
İnsan Kaynaklarında Data Mining Kullanımı Ne Fayda Getirebilir?
Örnek Bir Data Mining Uygulaması Ve Sonuçlarının Yorumlanması
Data Mining Aracı İle Uygulamalı Veri Madenciliği Çalışması (Csv Dosyaları Üzerinden Analiz)

NLP(Natural Language Processing): İK Uygulamaları

İşe Alımda NLP
İşe Alımda NLP Kullanımı
NLP Kullanımının Yararları
Aday Profillerini Sıralama ve Sınıflama
NLP ile Özgeçmiş Taraması
NLP ile İşe Uygunluğun Belirlenmesi
Chatbot Teknolojisi Ve Kullanımı
Chatbot ile Otomatik Mülakat
Chatbot ile Ön Yeterliliklerin Belirlenmesi
İlişki Geliştirme Becerileri
NLP ile İşe Alım Süreçlerinin Otomatikleştirilmesi
Çalışan Bağlılığında NLP
Çalışan Duyarlılıklarının Belirlenmesi
NLP ile Geri Bildirim Analizi 
Çatışmaların Belirlenmesi
NLP Kullanılarak Anket Analizi Yapmak
NLP ile Çalışan Bağlılığı Stratejileri Ölçme ve Geliştirme
İK Ekiplerinin Duygu Düzeylerini İncelemede NLP Kullanımı
Çalışan Sosyal Medya Analitiğinde NLP
NLP İle Çalışanların İlgi Alanlarını Tespit Etme
Çalışan Potansiyelini ve Yeteneklerini Belirleme
NLP ile Çalışan Sosyal Medya İçeriklerini Analiz Etme
NLP’nin Yasal Yükümlülükleri

Robotik Proses Otomasyonu (RPA): İK Uygulamaları

İK Süreçlerinde Verimlilik Ve Robotik Proses Otomasyonu
İnsan Kaynakları Çalışanları İçin RPA Kavramları
İnsan Kaynaklarında Büyük Veri Kullanımı
İK Bilgi Sistemleri Ve Veri Kesişimi
Büyük Data 3v
Veri Analitiği Ve Robotik Proses Otomasyonu (RPA)
İnsan Kaynaklarında Robotik Proses Otomasyonu Kavramı
İK’da RPA Kullanım Alanları ve Örnekler
RPA’ da Kullanılan Araçlar
Onboarding Sürecinde RPA Kullanımı ve Örnekler
RPA Yeni İş Alanları Yaratacak Mı?
İşe Alım Süreçlerinde Robotik Proses Otomasyon Kullanımı
Uipath ve Cigen Use Caseler
RPA Kavramı ve Dünya’da Kullanım Alanları
Robotik Proses Otomasyon ve Entegrasyon Çözümleri
En Sık RPA Çözüm Alanları Nelerdir?
Yapay Zeka ve RPA
OCR (Optical Character Recognition) Teknolojisi ve Kullanımı
Offboarding Süreçlerinde Otomasyon
İK Raporlama Sürecinin Otomatize Edilmesi
Çalışan İletişiminde RPA Kullanımı
Business Process Tasarımı
Error Handling
RPA Roadmap ve Uygulamalaları

Vaka Çalışmaları (Case Studies)

Experian'da Çalışanların Yıpranması: Şirket, olmasını istediklerinden %3-4 daha yüksek ciro seviyeleriyle karşı karşıyaydı. Ekip büyüklüğü ve yapısı, süpervizör performansı ve işe gidiş geliş süresi dahil olmak üzere 200 özelliği içeren tahmine dayalı bir model oluşturarak yıpranmayı tahmin etmeyi amaçladılar. Örnek olarak, 10-12 kişiden oluşan ekipler oluşturuldu. İncelemeler yapıldı, sonuç olarak kullanılan yöntemle, son 18 ayda yıpranmada %2-3'lük bir düşüş ve tahmini olarak 8.000.000 ila 10.000.000 ABD Doları arasında bir tasarruf sağlandı.  
IBM’de İşgücü Analitik Kullanımı: İş gücü analitik ekibi, IBM'in Watson makine öğrenimi yeteneklerini kullanarak işe alım verileri, görev süresi, terfi geçmişi, performans, rol, maaş, konum, iş rolü ve daha fazlası gibi kaynakları içeren bir algoritma oluşturur. Sonuç olarak, yatırım, dört yılda 300.000.000 $ kazandırdı ve kritik roller için ciro %25 düştü. Rapora göre, işe alım maliyeti düşerken verimlilik de arttı.  


Nielsen’ın Tahmine Dayalı Modeli: Nielsen  2015'te benzer bir tahmine dayalı model oluşturdu. İlk tahmine dayalı model, yaş, cinsiyet, görev süresi ve yönetici derecelendirmesi dahil olmak üzere yalnızca 20 değişken içeriyordu. Zamanla, daha fazla değişken eklendi.Bu model, işe tutunmada ilk yılın en önemli olduğu da dahil olmak üzere birçok içgörü sağladı. Sonuç olarak, şirket önümüzdeki altı ay içinde en yüksek ayrılma riski taşıyan kişilere yaklaştı ve şirketin %40'ını yeni bir role sahip oldu. Bu yanal hamleleri yapmak, bir çalışanın şirkette kalma şansını %48 oranında artırdı.  


E.ON’un İnsan analitiğini Çalışan Yokluğunda Kullanması: 43.000'den fazla çalışanı olan bu Alman enerji şirketinde devamsızlık, standartların üzerine çıktı. Analiz ekibi 55 hipotez formüle etti, 21 tanesini test etti ve 11 tanesini doğruladı. Raporda yer alan sonuçlardan biri, alınmayan tatillerin geri istenmesi sonucunda devamsızlığın artırmasıydı. Devamsızlığı artıran şey, yıl boyunca uzun bir tatilin yapılmaması ya da yıl içinde bir ya da iki gün tatil yapmamaktı. Bu öngörü, tatil onay politikalarını iyileştirmek için yöneticilere iletildi.  


Shell’de Çalışan Bağlılığı: İyileştirilmiş güvenlik uygulamaları yoluyla bağlılığın üstün iş performansıyla bağlantılı olduğu Shell'de çalışan bağlılığındaki %1'lik bir artış, önemli bir endüstri güvenlik standardı olan "kaydedilebilir vaka sıklığında" %4'lük bir düşüşle sonuçlandı. Güvenlik performansının da doğrudan iş performansıyla ilgili olduğu ortaya kondu.  


Cisco’nun Analitik Kullanımı: Cisco, yeni ofisleri en iyi nerede açabileceklerini belirlemek için demografik verileri kullandı. Mevcut ofis alanı kullanım oranları, kilit yeteneklerin maliyeti ve bulunabilirliği ve üniversitelerden mezunların mevcudiyeti dahil olmak üzere çeşitli verileri birleştirmek, aynı yetenek için rekabet eden daha az sayıda daha büyük oyuncunun olduğu alanlarda genişletmelerine olanak sağladı. Ayrıca, yeni bir ofis seçerken Cisco, ilgili niteliklere sahip çalışanların mevcut ve bol olduğu yerleri bulmak için aynı verileri kullandı.  


Unilever'in İşgücü Analizi: Analiz ekibi, analitiklerin kriz zamanlarında da kullanılabileceğini gösterdi.Ekip, kuruluştaki ağları analiz etti ve olası maliyet düşüşlerini ortaya çıkarmak için modeller oluşturdu. Ayrıca ekip, çalışanların ruh hallerini ve tutumlarını takip edebildi. Bu, çalışanların Unilever'in savunma stratejilerine nasıl tepki verdiğini görmelerini sağladı. Bu içgörüler, kriz sırasında karar vermeye doğrudan yardımcı oldu. Sonuçları, İK başkan yardımcısı Clement "sağladığımız bilgiler hem maliyet azaltma planlarını bir araya getirmemize hem de büyüme planlarımızın fizibilitesini destekleyecek bilgiler sağlamamıza yardımcı oldu” şeklinde ifade etti.

PROGRAM HEDEFİ

PROGRAM HEDEFİ

Bu programın sonunda;

İster inovasyon ister verimlilik sebepli olsun, hedeflere ulaşmak için çalışanlar ve departmanlar arasındaki işbirliğini geliştirme odaklı İK analitiğinin temel ilkelerini öğrenmeniz,

Beceriyi şanstan ayırmak için veri analizinden yararlanmanız,

İç önyargıları belirleme, işe alım, şirket içi hareketlilik ve personel döngülerini anlamanız,

Kurumsal hedeflerinize ulaşmanıza yardımcı olacak insan analizi projeleri başlatmanız ve yönetmeniz,

Bireysel performansı motive etmek, ödül sistemleri tasarlamak ve arzu edilen bir çalışma ortamı yaratmanız,

Tutma ve çalışan potansiyeline odaklanarak, bireysel işlere karşı çalışma sistemleri etrafında bir zihniyet oluşturmanız,

En iyi yetenekleri işe almak ve rekabet avantajı sağlamak için oluşturulmuş bir organizasyon yapısı tasarlamanız hedeflenmektedir.

KİMLER KATILMALI

KİMLER KATILMALI

Veri Analizini Uygulamalarına Dahil Etmek Isteyen İK Profesyonelleri

Çalışan, Ekipler ve Yönetim Uygulamaları Hakkında Veriye Dayalı Kararlar Almak İsteyen Yöneticiler

Becerilerini İnsan Yönetimi Kararlarına Uygulamak İsteyen Veri Analizi Uzmanları

İşletme Sahipleri ve Girişimciler

Orta ve Üst Düzey İnsan Kaynakları

Öğrenme ve Geliştirme Uzmanları

İnsan Performans Yönetimine Geçen İş Birimi Başkanları

Danışmanlar ve İş Performansı

Yetenek Yönetimi Başkan Yardımcıları

Bölüm İK İşletme Yöneticileri

İK İş Ortakları

İnsan Analitiği Program Yöneticileri

Yetenek Yönetimi Direktörleri

SERTİFİKA

SERTİFİKA

Devam zorunluluğunu yerine getiren katılımcılar sertifika almaya hak kazanacaktır. Eğitim sonunda gerçekleştirilen proje çalışmasında başarılı sayılan katılımcılar İstanbul Teknik Üniversitesi Rektörlüğü onaylı uzmanlık sertifikası almaya hak kazanacaktır. Proje çalışmasına katılmayan veya başarılı sayılmayan katılımcılar İstanbul Teknik Üniversitesi Sürekli Eğitim Merkezi onaylı katılım sertifikası almaya hak kazanacaktır. Programda % 70 devam koşulu bulunmaktadır.

KURUMSAL BAŞVURU
Kurumsal Eğitim Talebi
Bu eğitimi kurumsal olarak planla ve uygula Mindset Institute kalitesi ve denetimi altında takımın veya şirketin için eğitim planla. Yeni beceriler kazanmanıza, çalışanlarınızın gelişimini yönetmenize ve işgücünüzü eğitmenize nasıl yardımcı olabiliriz?